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Orientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Resumo: Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito. Esta operação de diagnóstico tem como principal operador um banco de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo ARTMAP Nebulosa. Tal ferramenta segue a principal filosofia das RNAs: o reconhecimento de padrões, através de um trei- namento supervisionado inicial, responsável por atualizar os parâmetros das redes con- comitantemente com os resultados desejados. Finalizada a fase de adaptação, as redes serão capazes de, após receber novos padrões, classificá-los, de forma a propiciar, ao operador, informações importantes quanto ao estado de transmissão de barras presentes em um determinado complexo elétrico. Aqui, tomou-se como modelo a simulação de um grande alimentador real, composto por mais de 800 barras. Aliados às RNAs, tam- bém foram aplicadas, no que se refere à análise de dados amostrados de corrente elétri- ca, duas importantes e flexíveis ferramentas matemáticas: a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet. .Observa-se, ao final do trabalho, que os resultados apresenta- dos são bastante encorajadores, o que possibilitaria a utilização do programa em um ambiente real / Abstract: This work presents a detection and classification of short-circuit faults metho- dology. The main operator of this diagnostic operation is a Fuzzy ARTMAP Artificial Neural Networks (ANN) bank. This tool follows the ANN's main core: pattern recogni- tion, through an initial supervised training stage, responsible for updating the parame- ters of the networks con-comitant with the desired results. Completed the adaptation phase, the network will be able to, after receiving new standards, classifying them in order to provide to the operator important information about the state of transmission of bars present in a given complex electric. Here, there is, like a model, a simulation of a real big feeder, comprising more than 800 bars. Besides the ANNs, two important and flexible mathematical tools were also applied with regard to the analysis of sampled data of electric current: Fourier Transform and Wavelet Transform. At the end of the work the results presented are very encouraging, which would allow the use of the pro- gram in a no simulations real environment / Mestre

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta para a detecção e classificação de curtos-circuitos em sistemas de distribuição de energia elétrica, a qual é baseada no uso combinado da análise multirresolução e rede neural ARTMAP-fuzzy. A análise multirresolução permite a identificação de singularidades nas oscilografias e a rede da família ART garante ao sistema classificador a capacidade de aprendizado contínuo de novos padrões sem perder o conhecimento previamente adquirido. Todo o processo de diagnóstico é realizado em uma única etapa, reduzindo o custo computacional da metodologia. A eficiência do sistema é verificada por uma análise direta, na qual se contabiliza a quantidade total de acertos, e por uma avaliação comparativa, a qual envolve a substituição da rede ARTMAP-fuzzy pela rede ARTMAP-Euclideana. Resultados mostram que o sistema é eficiente, sendo capaz de detectar e classificar 100% das falhas elétricas. / Abstract: This research presents the development of a tool for the detection and classification of short circuits in electric power distribution systems, which is based on the combined use of multi-resolution analysis and fuzzy ARTMAP neural network. The multiresolution analysis allows the identification of singularities in the oscillographs and the ART family network guarantees to the classifier the ability to continuously learn new patterns without losing the previously acquired knowledge. The entire diagnostic process is performed in a single step, reducing the computational effort. The efficiency of the system is verified by a direct analysis, in which the total number of hits is counted, and by a comparative evaluation, which involves the replacement of the fuzzy ARTMAP network by the Euclidean ARTMAP network. Results show that the system is efficient, being able to detect and classify 100% of the electrical faults. / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-19Bitstream added on 2014-06-13T20:09:42Z : No. of bitstreams: 1 martins_jrd_me_ilha.pdf: 2522090 bytes, checksum: f59e117ff382b22406c99cdc0096ef37 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Este trabalho apresenta uma metodologia para detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito. Esta operação de diagnóstico tem como principal operador um banco de redes neurais artificiais (RNAs) do tipo ARTMAP Nebulosa. Tal ferramenta segue a principal filosofia das RNAs: o reconhecimento de padrões, através de um trei- namento supervisionado inicial, responsável por atualizar os parâmetros das redes con- comitantemente com os resultados desejados. Finalizada a fase de adaptação, as redes serão capazes de, após receber novos padrões, classificá-los, de forma a propiciar, ao operador, informações importantes quanto ao estado de transmissão de barras presentes em um determinado complexo elétrico. Aqui, tomou-se como modelo a simulação de um grande alimentador real, composto por mais de 800 barras. Aliados às RNAs, tam- bém foram aplicadas, no que se refere à análise de dados amostrados de corrente elétri- ca, duas importantes e flexíveis ferramentas matemáticas: a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet. .Observa-se, ao final do trabalho, que os resultados apresenta- dos são bastante encorajadores, o que possibilitaria a utilização do programa em um ambiente real / This work presents a detection and classification of short-circuit faults metho- dology. The main operator of this diagnostic operation is a Fuzzy ARTMAP Artificial Neural Networks (ANN) bank. This tool follows the ANN’s main core: pattern recogni- tion, through an initial supervised training stage, responsible for updating the parame- ters of the networks con-comitant with the desired results. Completed the adaptation phase, the network will be able to, after receiving new standards, classifying them in order to provide to the operator important information about the state of transmission of bars present in a given complex electric. Here, there is, like a model, a simulation of a real big feeder, comprising more than 800 bars. Besides the ANNs, two important and flexible mathematical tools were also applied with regard to the analysis of sampled data of electric current: Fourier Transform and Wavelet Transform. At the end of the work the results presented are very encouraging, which would allow the use of the pro- gram in a no simulations real environment

Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-07T20:16:46Z No. of bitstreams: 1 ANTONIO ISAAC LUNA DE LACERDA – TESE (PPGEE) 2016.pdf: 20857733 bytes, checksum: 28767af2f770d3e0a8b3544e02207602 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-07T20:16:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ANTONIO ISAAC LUNA DE LACERDA – TESE (PPGEE) 2016.pdf: 20857733 bytes, checksum: 28767af2f770d3e0a8b3544e02207602 (MD5) Previous issue date: 2016-04-29 / A cont abilidade do equipamento de acionamento estático é extremamente importante do ponto de vista e ficiência energética. A detecção da falha é necessária para preservar o desempenho do conversor por um maior tempo possível. Este trabalho investiga a capacidade de tolerância a falhas do inversor e retifi cador ANPC (Active Neutral Point Clamped ) de três níveis modi ficado, quando suas chaves são submetidas a falhas de circuito aberto e curto circuito. Com o objetivo de melhorar o comportamento do conversor quando da falha de uma chave, foram introduzidos tiristores adicionais, um para cada chave do braço do inversor, e fusíveis em série com as chaves de grampeamento. São apresentados métodos para detecção e identi ficação de falhas juntamente com esquemas de reconfi gurações para trinta tipos de falhas. Resultados de simulação e experimentais corroboram os estudo teóricos de operação dos conversores. Os resultados de simulação são obtidos a partir do software PSIM, enquanto os resultados experimentais são obtidos a partir de uma plataforma de desenvolvimento experimental controlado pelo processador digital de sinais TMS320F28335. / The power electronics equipment reliability is a very important aspect from the energy e -ciency point of view. So, fault detection and its compensation, becomes extremely necessary for maintaining the process under fault condition near normal operation for a period of time as long as possible. This work investigates the fault-tolerant capacity of a modi ed three-level ANPC (Active Neutral Point Clamped) inverter and recti er when its switches are submitted to open and short-circuit failures. Additional thyristors, one for each inverter main switch, and fuses in series with the clamping switches have been introduced in order to improve the converter behavior when a switch fails. Fault detection and identi cation methods are presented together with con gured schemes for thirty types of failures. Simulation and experimental results are presented in order to con rm the validity of the proposed solutions, the simulation results are obtained from the software PSIM, whereas the experimental results are obtained from one experimental development platform controlled by a digital signal processor TMS320F28335.